package com.atguigu.mr.table;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * @description: 在reduce端处理多张表数据容易产生数据倾斜.
 * @time: 20200102 13:37
 * @author: baojinlong
 **/
@Slf4j
public class TableDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 测试阶段可以直接将路径配置固定写在代码中
        String[] testPath = new String[]{"E:/home/test/big-table/input/table_join", "E:/home/test/big-table/output/outputtable54454"};
        // 1 获取配置信息，或者job对象实例
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 2 指定本程序的jar包所在的本地路径
        job.setJarByClass(TableDriver.class);

        // 3 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(TableMapper.class);
        job.setReducerClass(TableReduce.class);

        // 4 指定mapper输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);

        // 5 指定最终输出的数据的kv类型
        job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        // 6 指定job的输入原始文件所在目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(testPath[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(testPath[1]));

        // 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        log.info("计算结果是:{}", result);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}
